数学形态学和小波变换的图像压缩方法

<正>本文首先介绍小波变换和数学形态学的基本运算及其性质,然后阐述形态小波变换的思想及算法,并将其用于图像压缩编码。     

基于整数小波变换和改进零树编码的图像压缩方法

研究了基于整数小波变换和改进零树编码的图像压缩方法：先进行整数小波变换，将图像变换到小波域，再用改进的零树编码对图像进行压缩。给出了试验结果以及与EZW压缩方法的比较，结果表明，整数小波变换和改进零树编码相结合应用于图像压缩是有效的，在一定程度上能缩短计算时间，并提高峰值信噪比。     

基于小波变换算法的图像处理技术研究

为了提高农作物叶部病害识别的可靠性,本文提出基于小波变换算法的农作物叶部病害图像处理技术.在图像分解的基础上,应用二维离散小波变换,论述了二维小波变换在农作物叶部图像去噪和图像增强中的应用.仿真实验结果表明此方案能够有效改善图像质量,提高对象识别的可靠性.     

基于小波分析的图像压缩与去噪研究

介绍了图像小波分析的基本理论和基于小波变换的分解与重构原理,利用小波变换对二维图像进行分解,将原始图像分解成不同方向、不同频率成分的子图像.同时对含噪图像进行小波分解,通过选取适当的阈值,对小波分解系数进行阈值量化,再对高低频系数重构,实现图像的去噪.最后运用MATLAB仿真平台进行仿真验证,仿真结果表明:利用小波分析对图像进行压缩和去噪可以得到非常好的压缩效果和去噪效果,对工程应用具有一定的借鉴意义.     

基于JPEG2000的图像压缩

本文概述了JPEG2000的特点,并对JPEG200的压缩原理和压缩过程进行了分析。最后试验数据证明JPEG2000压缩效果很好。     

遥感图像压缩技术——小波变换

根据当前国内外遥感图像数据压缩技术的现状及发展趋势,重点介绍小波压缩特点、算法及其关键问题,结合遥感影像方面的知识,提出了新的方法和见解.     

基于离散小波变换的农业图像处理研究

介绍了离散小波变换的定义,从农业工程角度出发,利用二维离散小波变换对农业图像在消噪、增强、压缩和边缘检测方面进行了一些分析和处理,并对离散小波变换图像处理在农业工程的应用前景做了展望.     

一种基于小波变换传送二值数字信号的方法

在二维离散小波变换及MATLAB快速算法的基础上，分析了在二维离散小波变换后的图像中加入数字水印成分，并利用反变换将其还原回原始图像，原始图像失真小，还原数字水印信息失真小，可以有效的应用在数字水印技术中。     

基于小波变换的图像融合方法研究

采用小波变换的多分辨率分析技术进行图像融合,将图像信息分解成低频和高频两部分,通过融合算法,将图像数据重构成一幅信息完整的新图像.仿真实验表明,采用本算法融合后的图像更符合客观实际,图像数据信息丰富.     

Hartley变换小波研究

介绍Hartley变换的定义、基本性质,提出一种用有限和无限多个尺度完全可调制的正弦和余弦类型的小波作为窗口函数来表示Hartley变换的观点,弥补了窗口Hartley变换依赖于窗口宽度这一缺陷,将其与小波分析联系起来。     

一种基于小波变换的医学图像融合算法的研究

研究并实现了一种基于小波变换的医学图像融合的算法。详细地描述了该算法的原理和步骤,给出了算法流程框图。试验结果表明该算法达到了预期的效果。     

排种图像的小波变换及其评价

图像变换是从排种图像中精确提取种子对象的一项关键措施,由于线性变换、中值滤波尚不能达到理想要求,故尝试应用二雏小波对排种图像进行小波变换,并依据种子对象的提取效果对其进行了评价。研究结果表明,小波变换对排种图像处理而言是一种优良变换算法,种子对象提取的匹配系数均大于0．85,最高达0．935 7,优于线性变换算法的0．6709。     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明：该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

基于小波分析的信号去噪方法

介绍了小波变换出现的背景及应用意义、信号去噪效果的标准及小波变换去噪的基本原理和方法。利用MATLAB软件特别是MATLAB小波工具箱编写仿真程序,结果表明小波变换在信号去噪中的有效性和优越性。     

基于小波变换的图像融合算法

图像融合技术的研究目的就是综合不同类型的传感器所获取的图像信息,通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性和可观察性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的效果。提出了一种基于小波的融合算法,该算法基于小波图像的能量集中在低频子带、细节体现在高频子带的特点,在低频部分对小波系数采用基于局部能量的加权融合方法处理,高频部分采用基于边缘信息的加权算法进行融合。结果表明:所采用的方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象,融合后的图像内容更加清晰,更容易识别。实践证明,基于小波变换的图像融合可以取得良好的结果和较快的处理速度。     

基于形态学和小波变换的图像边缘检测方法

电力机房图像边缘提取是实现电力机房三维重建的重要辅助环节,机房图像边缘提取越精准,三维重建将会更准确.本文提出一种融合小波变换模极大值和多尺度多结构形态学的图像边缘检测算法对电力机房图像进行处理.首先,对原始电力机房图像进行小波分解得到高频图像和低频图像;然后,采用小波变化模极大值算法提取高频图像的边缘信息,多尺度多结构数学形态学算法提取低频图像的边缘信息;最后,通过叠加运算融合高频和低频的边缘信息,得到原始图像的边缘信息.通过仿真实验表明,本文提出的边缘检测算法在抗噪性能、边缘连续性、定位精度上综合实力最强.     

一种基于小波变换的包络分析法

对机械故障中常见的调制信号,包络分析法是一种有效的分析方法,为克服当前的包络分析法需要选择合适的滤波器参数的局性性,提出了一种基于小波变换的包络分析方法,运用小波包将调制信号分解到不同频率段上,提取需要的频率段成分进行重构,对重构后的信号作络细化谱分析就能有效地从原始信号中提取调制信息,仿真信号和实际动用都表明该方法能有效地提取信号的故障特征。     

基于最优基小波包的植物病害图像压缩算法

针对现代温室中由于植物病害图像数据量庞大而产生的远程传输负荷过大等问题,分析了植物病害图像存在的数据冗余、视觉冗余等特性,提出了基于最优基小波包的压缩算法。简要介绍了小波包的构造方法及其压缩的基本原理,重点阐述了最优基的构建及病害图像压缩算法实现方法,并与小波变换的压缩方法进行比较。仿真试验表明:提出的算法在保证图像质量的同时能够有效的提高图像压缩性能。